Norbert Preining氏によるコラム、【手書き数字を認識する機械学習】を公開

「数字を認識するように学習する小さなニューラルネットワーク」
　前回のコラムリンクでは、ニューロンをニューラルネットワークの単純なビルディングブロックとして説明しました。今回のコラムでは、手書き数字（MNISTチャレンジ）を認識する機械学習の、最も有名な問題のひとつに注目して、数字を認識するように学習する小さなニューラルネットワークを考えてみます。

　入力レイヤー、出力レイヤー、および活性化関数によってどのように単一のニューロンがモデル化されるかについて、前回で説明しました。活性化関数は入力を取り、与えられた重みと組み合わせて出力を計算します。手書き数字認識ネットワークに注目する前に、シンプルなニューラルネットワークがその出力をどのように計算するかを見てみましょう。


「ニューラルネットワークの出力とその計算方法」
　3つのニューロン（I1,I2,I3）を有する入力層、4つのニューロン（H1,...,H4）を有する1つの隠れ層、および2つのニューロン（O1,O2）を有する出力層を仮定します。さらに、ネットワークが完全に接続されている、すなわち各ニューロンが下図の通りそれぞれのニューロンに接続されていると仮定します。

V（入力層と隠れ層の間）とW（隠れ層と出力層の間）は、接続の重みと仮定します。この場合にはV1,3はI1とH3との間の接続の重みを表します。

ネットワークの出力を計算するために、入力値から始めて、隠れ層の値を計算します。
　・計算式リンク
hはある指標関数です。

次に、出力ニューロンを計算します。
　・計算式リンク

数学では、通常、上記を記述するために行列/ベクトルの乗算を使用します。
　・計算式リンク

　ニューラルネットワークの出力を計算することができたので、その結果を使って学習させます。入力値と出力値のセットがあり、ニューラルネットワークに合わせて重みを調整します。各入力データに対して出力を計算し、計算結果と期待される出力を比較したその差を損失といいます。重みを調整することにより、この損失を最小限に抑えようとします。


「手書き数字を訓練する例」
　ここで、MNISTデータセットを見てみましょう。これは手書き数字の28x28ピクセルの画像です。したがって、ニューラルネットワークの入力には28×28 = 784個のニューロンがあります。 1つの隠れ層に64個のニューロンを追加し、出力層に10個のニューロンを追加します。訓練入力は画像のピクセルであり、期待される出力は正しい数字が1で残り全てが0であるベクトルです。

　下記でダウンロードできるコードはTFLearnリンクというフレームワークを使ってPythonで書かれています。TFLearnはGoogleのTensorFlowリンクに実装されています。TFLearnとTensorFlowをインストールした場合は、下記のコードをそのまま起動できます。

　・コードのダウンロードリンク

---コードの説明---
l1：tflearnフレームワークをインポートし、テンソルフローを読み込み
l2：mnistデータセット関数をインポート
l4：MNISTデータをロードし、トレーニングセットとテストセットに分割
l5-l13：学習データ、テストデータ、バリデーションデータを設定

l15-22：ニューラルネットワークを構築
l16：入力層を784個のニューロンで定義
l17：完全に接続された64個のニューロンの隠れ層
l18：出力層は10個のニューロンで構成され、10個の値の和が1になる確率を保証する特別なアクティブ化関数 `softmax 'を使用
l19：どのように重みを学習するか、ネットワークを定義

l21：モデル（深いニューラルネットワークDNN （Deep Neural Network））を作成
l22：訓練セットXとYに適合し、検証セットtestXとtestYに対するテスト

l26：Xvalに対して認識の結果を計算
l28-45：ランダムの画像を10枚を表示
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・・・ここから先は、アクセリア株式会社で公開中のコラム本編でご覧ください。
本編では、挿絵を交えて詳しく説明しています。
リンク


【Norbert Preining氏のコラム】
・第1回：今さら聞けない、機械学習/ディープラーニングとは！？リンク
・第2回：最新の機械学習の代表、ニューラルネットワークとはリンク